https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47098
Title: | Использование языка Python для автоматизации процесса получения моделей прогнозирования надёжности выборок полупроводниковых приборов |
Other Titles: | The use of the Python language to automate the process of obtaining reliability prediction models of semiconductor devices samples |
Authors: | Кравец, Р. А. Бараш, К. С. Карачун, М. Д. |
Keywords: | материалы конференций;полупроводниковые приборы;прогнозирование надежности;Python (языки программирования);semiconductor devices;reliability prediction;Python programming language |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | БГУИР |
Citation: | Кравец, Р. А. Использование языка Python для автоматизации процесса получения моделей прогнозирования надёжности выборок полупроводниковых приборов / Р. А. Кравец, К. С. Бараш, М. Д. Карачун // Электронные системы и технологии [Электронный ресурс] : сборник материалов 58-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 18-22 апреля 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2022. – С. 203–207. – Режим доступа : https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46926. |
Abstract: | Использование языка Python для получения математических моделей при решении задач прогнозирования надёжности выборок полупроводниковых приборов позволяет значительно снизить затрачиваемое время. В статье описан опыт разработки программного скрипта, позволившего в сжатые сроки выполнить оценку эффективности модели для различны законов распределения, объёмов обучающих и контрольных выборок. Применение подобных программных скриптов целесообразно при обработке большого объёма данных и(или) итерационного анализа. The use of the Python language to obtain mathematical models for solving problems of predicting the reliability of semiconductor devices samples significantly reduces the time spent. The article describes the experience of developing a software script that made it possible to evaluate the effectiveness of the model in a short time for different distribution laws, the volume of training and control samples. The use of such software scripts is advisable when processing a large amount of data and (or) in iterative analysis. |
URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47098 |
Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 58-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2022) |
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Kravets_Ispolzovaniye.pdf | 344.9 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.